LR分析法是一种自下而上语法分析技术，L表示从左到右扫描输入符号，R表示构造一个最右推导的逆过程——最左归约，k表示超前读入k个符号，以便确定归约用的产生式。一个LR分析器由3部分组成：
（1）first集 （2）follow集 ——利用到select集 （3）select集 ——利用到first、select集合 （4）构造自上而下分析表 —利用select集 （5）句子分析—利用LL（1）分析表，注意倒序入栈—符号栈是将表中查询到的产生式倒着写入，栈内只剩下 # 为止
对于LR文法，我们可以自动构造相应的LR分析表。为了构造LR分析表，我们需要定义一个重要概念——文法的规范句型“活前缀”。
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编译原理是计算机科学领域的一个重要分支，它研究如何将高级编程语言的源代码转化成计算机能够执行的机器代码或中间代码的过程。编译原理涵盖了编译器的设计和实现，其中编译器是一种将源代码翻译成目标代码的软件工具。编译器的主要任务包括语法分析、词法分析、语义分析、优化和代码生成等环节。
0.LR分析 用一个栈来保存文法符号和状态的信息，一个字符串保存输入信息。 使用栈顶的状态符号和当前的输入符号来检索分析表，来决定移进-归约分析的动作。 1.样例文法 "E>E+T", "E>T",
http://blog.csdn.net/linraise/article/details/9237195
量化投资与机器学习微信公众号，是业内垂直于量化投资、对冲基金、Fintech、人工智能、大数据等领域的主流自媒体。公众号拥有来自公募、私募、券商、期货、银行、保险、高校等行业30W+关注者，荣获2021年度AMMA优秀品牌力、优秀洞察力大奖，连续2年被腾讯云+社区评选为“年度最佳作者”。 来自：Finance Research Letters 48 (2022) 作者：Matthias X. Hanauera, Marina Kononovab, Marc Steffen Rappb 标题：Boosting
北京时间7月21日晚，《自然·通讯》（Nature Communication）发表了由我院陈兴栋青年研究员等领衔的科研团队所作的最新研究成果：“血液无创检测可以比常规诊断提前四年发现癌症（Non-invasive early detection of cancer four years before conventional diagnosis using a blood test）”。 科研人员对复旦大学牵头建设的泰州队列的部分血液样本进行了长期、系统的癌症早期检测研究。研究发现：对于结直肠癌、食管癌、肝癌、肺癌和胃癌等5种常见恶性肿瘤，在达到现有临床确诊金标准之前，甚至在病人出现自觉症状前，早期的癌症信号——微量肿瘤甲基化就存在于血液循环之中，并可以被无创检测。利用由复旦校友企业鹍远基因原创研发的ctDNA甲基化多癌筛查技术PanSeer方法，陈兴栋团队在泰州队列的血样中实现了比临床诊断提前4年发现血液中的微量肿瘤甲基化信号。
混淆矩阵是ROC曲线绘制的基础，同时它也是衡量分类型模型准确度中最基本，最直观，计算最简单的方法。
来自北卡罗莱纳大学教堂山分校的Heather Cody Hazlett等人在nature上发表了关于自闭症的高风险婴儿的大脑发育的letter,这项工作研究了106个高危家族自闭症以及42个低危婴儿的神经影像，发现了15个婴儿在6-12月期间大脑皮层的过度膨胀以及在12-24月的脑容量的过度增长，并且这15个婴儿在第24个月被诊断为自闭症。这项研究认为脑容量的过度生长与自闭症有高度的相关，为了验证，这项研究设计了一个深度学习算法，利用6-12个月婴儿的大脑皮层面积来预测第24个月的自闭症诊断并获得了81%的
我们往往在进行嵌入式开发的过程中，需要借助一些调试手段进行相关调试，比如在调试stm32的时候，可以在keil中利用jtag或者stlink进行硬件上的仿真与调试，一些高频的arm芯片也会使用jtag之类的硬件调试工具，还有trace32等等，但是这些往往需要借助一些硬件工具进行分析。当然，我们可以进行软件层面的分析。定位问题的方式通常有以下三点：
Python作为一种脚本语言相较于shell具有更强大的文件处理能力，一般shell在处理纯文本文件时较为实用，而对特殊文件的处理如excel表格则Python会更得心应手，主要体现在它可以调用很多第三方功能包来实现我们想要的功能，Python读写excel的方式有很多，不同的模块在读写的讲法上稍有区别：
机器之心编辑部 本文介绍了 CVPR 2018 的一篇 Poster 论文《Learning a Single Convolutional Super-Resolution Network for
根据LR分析法的原理，对指定文法构造识别活前缀的DFA,做出相应的LR分析表，并编程实现相应的语法分析程序。或根据预测分析法的原理，对指定文法构造预测分析表，并编程实现相应的语法分析程序。
2. 上下文无关法 一个上下文无关法G是一个四元式 ，其中 ：终结符集合（非空） ：非终结符集合（非空），且
作者：Jeremy Jordan 机器之心编译 参与：黄小天、许迪 每个机器学习的研究者都会面临调参过程的考验，而在调参过程中，学习速率（learning rate）的调整则又是非常重要的一部分。学习速率代表了神经网络中随时间推移，信息累积的速度。在理想情况下，我们会以很大的学习速率开始，逐渐减小速度，直至损失值不再发散。不过，说来容易做来难，本文作者对学习速率的调整思路进行了简要介绍，希望能够对你有所帮助。 在之前的文章里，我已经讲了如何用反向传播和梯度下降来训练神经网络。为了训练神经网络，其中一个需要设
机器之心专栏 作者：字节跳动-火山引擎多媒体实验室 字节跳动 - 火山引擎多媒体实验室针对图像重采样模型面向图像压缩的鲁棒性，设计了一种非对称的可逆重采样框架，提出新型图像重采样模型 SAIN。 图像重采样 (Image Rescaling，LR) 任务联合优化图像下采样和上采样操作，通过对图像分辨率的下降和还原，可以用于节省存储空间或传输带宽。在实际应用中，例如图集服务的多档位分发，下采样得到的低分辨率图像往往会进行有损压缩，而有损压缩往往导致现有算法的性能大幅下降。 近期，字节跳动 - 火山引擎多媒
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推荐系统主要解决的是信息过载问题，目标是从海量物品筛选出不同用户各自喜欢的物品，从而为每个用户提供个性化的推荐。推荐系统往往架设在大规模的业务系统之上，不仅面临着用户的不断增长，物品的不断变化，而且有着全面的推荐评价指标和严格的性能要求（Netflix 的请求时间在 250 ms 以内，今日头条的请求时间在 200ms 以内），所以推荐系统很难一次性地快速计算出用户所喜好的物品，再者需要同时满足准确度、多样性等评价指标。
作者卢子填， 腾讯移动互联网 高级开发工程师 商业转载请联系腾讯WeTest获得授权，非商业转载请注明出处。 WeTest 导读 看似系统Bug的Crash 99%都不是系统问题！本文将与你一起探索Crash分析的科学方法。 在移动互联网闯荡多年的iOS手机管家，经过不断迭代创新，已经涵盖了隐私（加密相册）、安全（骚扰拦截、短信过滤）、工具（网络检测、照片清理、极简提醒等）等等各个方面，为千万用户提供安全专业的服务。但与此同时，工程代码也越来越庞大（近30万行），一丁点的问题都会影响大量的用户，所以手管一
案例：新生儿体重较低影响因素 1:影响因素分析，求出哪些自变量对因变量发生概率有影响，并计算各自变量对因变量的比数比； 2:作为判别分析方法，来估计各种自变量组合条件下因变量各类别的发生概率，从而对结局进行预测，该模型在结果上等价于判别分析；
其他关键设置项：并发用户数、pacing、log（一般设置为关闭）、ThinkTime（一般设置为关闭）、Multithreading（分process和thread方式，一般选择thread，部分脚本不支持thread时选择process）。
VaR方法作为当前业内比较流行的测量金融风险的方法,具有简洁,明了的特点,而且相对于方差来讲,更多的将投资人的损失作为风险具有更好的合理性。
函数功能：该函数装载图标，光标，或位图。 函数原型： HANDLE LoadImage （ HINSTANCE hinst， LPCTSTR lpszName， UINT uType， int cxDesired， int cyDesired， UINT fuLoad ）；
当一台主机上安装多个浏览器时，LoadRunner录制脚本经常遇到不能打开浏览器的情况，可以用下面的方法来解决。
如何构建合适的模型以恰当的方法对风险进行测量是当前金融研究领域的一个热门话题 （ 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据******** ）。
WINUSERAPI HANDLE WINAPI LoadImageA( HINSTANCE, LPCSTR, UINT, int, int, UINT); WINUSERAPI HANDLE WINAPI LoadImageW( HINSTANCE, LPCWSTR, UINT, int, int, UINT); #ifdef UNICODE #define LoadImage LoadImageW #else #define LoadImage LoadImageA #endif // !UNICODE
本文介绍由美国加州大学圣地亚哥分校生物工程系Nathan E. Lewis通讯发表在 Nature Communications 的研究成果：作者介绍了Tensor-cell2cell，这是一种基于张量分解的无监督方法，它通过同时说明细胞的多个阶段、状态或位置来破译上下文驱动的细胞间通信。为此，Tensor-cell2cell揭示了与不同表型状态相关并由细胞类型和配体-受体对的独特组合决定的上下文驱动的通信模式。Tensor-cell2cell有力地改进和扩展了现有工具的分析能力。作者发现，Tensor-cell2cell可以识别与明显通讯过程相关的多个模块，这些通讯过程与COVID-19严重程度和自闭症谱系障碍相关。因此，作者引入了一种有效且易于使用的策略来理解不同条件下的复杂通信模式。
行锁是一种用于控制并发访问的机制，可以确保同一时间只有一个事务可以修改或删除特定的行数据。本文对行锁的原理做一些分析。
目录 · 机器学习、大数据相关岗位的职责 · 面试问题 · 答题思路 · 准备建议 · 总结 各个企业对这类岗位的命名可能有所不同，比如推荐算法/数据挖掘/自然语言处理/机器学习算法工程师，或简称算法
随着深度神经网络在语音和图像识别上取得的巨大成功，AlphaGo 战胜人类围棋顶尖高手，以深度网络为基础的人工智能迎来第三次高潮。与此同时互联网所面临的信息超载问题愈演愈烈，其中个性化推荐是重要的信息过滤手段。
编译器前端的最后一关，可捕获前面两关无法捕获到的错误，因为有些语言不是上下文无关的，例如，(e1: int ^ e2: int) => e1 + e2: int
1、LoadRunner超时错误：在录制Web服务器端，如果超过120秒服务器协议脚本回放时超时情况经常出现，产生错误的原因也有很多，解决的方法也不同。 错误现象1：Action.c(16): Error -27728: Step download timeout (120 seconds) has expired when downloading non-resource(s)。 错误分析：对于HTTP协议，默认的超时时间是120秒（可以在LoadRunner中修改），客户端发送一个请求到端还
Jmeter是个开源的性能测试工具。Apache JMeter是Apache组织开发的基于Java的压力测试工具。
本文介绍了基于LSTM的短视频分类方法，包括数据预处理、特征提取、模型训练和结果分析等步骤。实验结果表明，该方法在短视频分类中取得了较好的效果，能够准确识别不同的短视频类别。
1、LoadRunner超时错误：在录制Web服务器端，如果超过120秒服务器协议脚本回放时超时情况经常出现，产生错误的原因也有很多，解决的方法也不同。
真实世界的图像超分辨率(SR)是图像处理领域的一项基本任务，旨在增强低分辨率（LR）图像，生成对应的高分辨率（HR）图像。尽管近年来该领域取得了重大进展，但复杂现实场景的处理仍然面临着持久的挑战。利用图像先验是解决现实世界SR问题的常用策略，而最近出现的文生图扩散模型显示出基于用户提供的提示生成高质量图像的卓越能力。这些模型不仅具有强大的图像先验，而且能够以语言的形式对人类指令做出精确的反应。这展示了连接低级图像处理和高级抽象认知的可能性。传统的图像超分辨率技术坚持自下而上的方法，主要集中于局部内容和直接像素级处理。这些方法在把握整体图像上下文方面表现出固有的局限性，往往无法恢复严重退化但语义上至关重要的细节。此外，考虑到LR图像的病态性质，有可能引入语义错误的纹理。为了应对这些挑战，有必要为 SR 模型注入“认知”能力。因此，本文提出了一种先进的 SR 方法，称为认知超分辨率（CoSeR），它与人类在图像感知中采用的自上而下的认知过程一致。它从认知嵌入的生成开始，这是一种封装了 LR 图像总体理解的表示，包含场景语义和图像外观。这种认知嵌入能够精确地利用嵌入在预训练的文生图模型中的隐含先验知识，从而以类似于人类专业知识的方式增强恢复图像细节的能力。先前的工作使用分割图来提供语义，然而，获取现实世界LR图像的理想的分割图仍然很困难，且语义分割受限于预先定义的类别，限制了它在开放世界场景中的适用性。除了隐式地利用扩散先验，本文还显式地利用了图像先验。本文提出了一种新的方法，使用来自 LR 输入的认知嵌入，通过扩散模型生成参考图像，并将其用于指导恢复过程。如图1所示，认知嵌入包含了语言理解，同时保留了图像的颜色和纹理信息，从而产生了高质量的参考图像，不仅在语义上对齐，而且在外观上相似。这种显式方法在捕获高清纹理方面带来了实质性的改进。为了同时保证纹理的真实感和保真度，本文引入了一种“All-in-Attention”设计，通过注意机制集成了多个信息源，包括认知嵌入、参考图像和 LR 输入。这种方法允许模型灵活地使用不同的条件组件，从而产生改进的结果。实验表明，与以前的方法相比，本文的模型在生成更复杂的纹理的同时保持了保真度。
推荐系统是建立在海量数据挖掘基础上，高效地为用户提供个性化的决策支持和信息服务，以提高用户体验及商业效益。常见的推荐应用场景如：
这里以使用情感分析数据集ChnSentiCorp的ERNIE中文预模型为例，展示如何通过简单的三个步骤就可以快速使用ERNIE 1.0中文Base模型实现情感分析场景的推理。
动态内表的创建和使用主要有以下几点： 动态内表的创建，首先要定义动态结构，然后再根据定义的动态结构利用系统一个标准的method：”cl_ALV_table_create=>create_dynamic_table“生成动态内表。 动态内表的赋值，遍历动态结构，获取指定的字段，然后给指定的字段赋值。 动态内表的读取显示，与赋值相似，遍历动态结构，获取指定的字段，然后读取对应字段的值。
测试背景 因为ES（ElasticSearch）前段时间查询效率有点慢，技术小组对索引做了一些改动，因此需要测试一下修改后的查询效率，跟之前的结果做一下对比，所以有了这次测试。 需求简述 本文主要是分享一下我做测试的一些过程和思考，这里的需求不理解不影响阅读下文。 只测试通过车辆查询的一种场景，不考虑二次识别。 测试基础数据为近一年的数据（76亿左右）。测试的时段选择（一周、半月、一月、三月、半年、一年及全部数据） 测试的卡口选择全部。 测试的号牌号码为此前根据过车数量获取的前100000条数据中随机抽
上一次我们介绍了数据库中关系代数查询，从选择、投影到连接等操作符，探索了数据库查询 大家可以移步我的文章：数据库系统概论期末经典大题讲解（用关系代数进行查询）-CSDN博客 今天，我们将继续沿着数据库系统的精髓探索之路，深入研究数据库系统概论中的经典大题：范式、闭包和主码。让我们深入挖掘这些概念，并为期末考试做好充分准备
一个完整的 Android Native 内存泄漏检测工具主要包含三部分：代理实现、堆栈回溯和缓存管理。代理实现是解决 Android 平台上接入问题的关键部分，堆栈回溯则是性能和稳定性的核心要素。
1 前言 本文主要介绍SQLite虚拟机VDBE，为了更好地了解SQLite虚拟机，文中也加入了一些Lua虚拟机内容来对比学习，更好地了解不同虚拟机之间的异同。 1.1 预备知识 虚拟机设计需要编译原理相关理论基础，这里先简单温习下编译原理中的一些知识。 1.1.1 文法 (1) LR文法 1965年，D.knuth 首先提出了LR(K)文法及LR(K)分析技术。括号中的K 表示向右查看输入串符号的个数。对于大多数用无二义性上下文无关文法描述的语言都可以用相应的LR 分析器进行识别，而且这种方法还具
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